[发明专利]图像质量综合评价方法及系统

说明书

本发明涉及图像评价技术领域，具体涉及图像质量综合评价方法及系统，所述方法包括：选取若干不同的单因素图像质量评价指标；对于待评价的至少一幅图像中的每幅图像，分别计算针对每个单因素图像质量评价指标，计算每幅图像的各单因素图像质量评价指标值；根据每幅图像的各单因素图像质量评价指标值，计算每个单因素图像质量评价指标的差异系数；根据每个单因素图像质量评价指标的差异系数和每幅图像的各单因素图像质量评价指标值，计算得到每幅图像的综合质量评价值。本发明能够在全面客观的范平图像质量的真实水平。

技术领域

本发明涉及图像评价技术领域，具体涉及图像质量综合评价方法及系统。

背景技术

人类与自然界是通过感知联系起来的，感知中最重要的是视觉，而视觉对应的信息源大部分来自于图像。图像是对客观对象的生动描述，相对于其他表征方法更为有效与直观。高质量的图像对于人类感知和认识外界是十分重要的，在某种程度上，图像质量决定了所获取信息的充分性与准确性。然而，在图像的采集、压缩、传输、显示等过程中，图像很容易产生降质。图像质量是比较各种图像处理算法的优劣以及优化系统参数的重要指标，因此，建立有效的图像质量评价体系具有很重要的现实意义。

近年来，随着图像处理技术的发展，图像质量评价方法的研究也吸引了一批学者和研究机构。总的来说，图像质量评价方法可以分为主观评价法和客观评价法两大类。

图像质量主观评价法中，图像质量评价的主体是人，实验人员根据自己的主观感知来评价图像，给出观测分数。这种方法受主观因素影响很大，通常工作量繁琐，且由于应用需求不同使得主观评价缺乏清晰准确的结果，因此很难应用到实际场景中。

图像质量的客观评价是目前主流的评价方法，通常利用算法实现。目前常用的客观评价方法通常基于单因素评价指标，按照评价算法理论大致可分为4类：①基于信息论的评价方法，如信息熵、交叉熵等；②基于统计特性的评价方法，如平均梯度、峰值信噪比等；③基于相关性的评价方法，如偏差指数、相关系数等；④基于人眼视觉特性的评价方法。这些单因素图像质量评价指标通常基于根据图像的某一方面特性，利用数学公式来进行计算。实验员可根据不同的应用需求，选择不同特性对应的评价指标，来对图像质量进行评价。

由于主观评价方法的局限性，目前常用的图像质量评价方法还是客观评价方法。然而，客观评价方法通常也存在一些问题，现有的单指标图像质量客观评价方法由于各个单指标评价方法的机理和分析问题视角上的差异，容易导致“多指标评价结论非一致性”现象，即不同评价指标得到的评价结果会有矛盾性；同时，由于部分指标在评价算法上的相似性，得到的评价结果也可能出现相关性。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，克服现有的技术的不足，提供图像质量综合评价方法及系统，其能够在全面客观的范平图像质量的真实水平。

为达到上述技术目的，一方面，本发明所述的图像质量综合评价方法，所述方法包括：

选取若干不同的单因素图像质量评价指标；

对于待评价的至少一幅图像，针对每个单因素图像质量评价指标，分别计算每幅图像的各单因素图像质量评价指标值；

根据每幅图像的各单因素图像质量评价指标值，计算每个单因素图像质量评价指标的差异系数；

根据每个单因素图像质量评价指标的差异系数和每幅图像的各单因素图像质量评价指标值，计算得到每幅图像的综合质量评价值。

另一方面，本发明所述的图像质量综合评价系统，所述系统包括：

选取单元，用于选取若干不同的单因素图像质量评价指标；

单因素评价单元，用于对于待评价的至少一幅图像，针对每个单因素图像质量评价指标，分别计算每幅图像的各单因素图像质量评价指标值；